ADAS(지능형운전자보조시스템)의 핵심부품 개발 전략 -판단/제어 중심

박재우 주임연구원 / 한국자동차산업연구소

　최근 완성차, 부품, IT업체가 자율주행차 상용화 계획을 잇달아 발표하고 있다. 특히 완성차, 부품업체는 ADAS(지능형운전자보조시스템) 고도화를 통해 자율주행차 기술을 단계적으로 개발하고 있다. 향후 ADAS 고도화에 따라 정보 처리량이 늘어나면서 각 센서의 정보를 종합 분석하여 차량을 제어할 수 있는 판단/제어기술의 중요성이 강조될 것으로 예상된다. 특히 판단기술은 양산화가 이미 완료된 제어기술과 달리 소프트웨어를 통해 발전할 가능성이 크며, 향후 ADAS 성능을 차별화하는 핵심요소로 부상할 것이다. 본 기고문에서는 소프트웨어를 중심으로 판단/제어기술의 발전 방향과 업체 전략을 살펴보고, 국내 완성차/부품업체의 대응 방향을 제시하고자 한다.

1. 기술 배경과 구성

1) 기술 배경

　ADAS는 차량제어 전장화와 센서기술을 기반으로 발전하였다. 제동, 조향, 엔진 등 차량의 움직임을 제어하는 부품들이 전장화되면서 ADAS에 필요한 기본 기술이 완성되었다. 제동시스템은 미끄럼방지장치(ABS¹⁾)에서 엔진제어까지 통합된 차량자세제어장치(ESC²⁾)로 발전하였으며, 조향장치도 전동식(MDPS³⁾)으로 전환되면서 차량의 모든 움직임을 전자적으로 제어되는 것이 가능해졌다. 역사적으로 ADAS가 주목받기 시작한 시기는 안전기술을 선도했던 도요타, 벤츠가 스마트크루즈컨트롤(SCC⁴⁾)을 양산한 90년대 후반이다. SCC는 기존 ESC기술에 레이더 기술을 접목하여 속도를 자동으로 제어해 주는 장치이다. 레이더 센서는 항공, 군사용으로 사용되던 기술이었으나 소형화, 저가화되면서 90년대 처음으로 자동차에 적용되었다. 센서기술이 차체제어기술과 결합되기 시작하면서 ADAS 연구가 2000년대 들어 활발해졌다. 최근 ADAS 기술은 전장화된 차량제어기술을 기반으로 외부정보 탐색기술의 적용 범위를 확대하면서 더욱 지능화된 시스템으로 발전하고 있다. ADAS의 기술 범위는 레이더, 카메라에서 통신기술(V2X), 정밀지도 및 정보제공의 인터페이스(HMI)까지 확대되고 있다. 이처럼 자동차가 처리해야 하는 외부정보가 점차 증가함에 따라 정보를 종합 분석하여 정확한 결정을 내릴 수 있는 정보처리 능력이 중요해지고 있다.

2) 기술 구성

　ADAS의 기능 구현 프로세스는 인지, 판단, 제어단계로 구분된다. ADAS의 작동 원리는 운전자의 의식 흐름과 동일한 패턴으로 진행된다. 예를 들어 아이가 전방에 갑자기 뛰어드는 상황을 가정해 보자. 인지 단계는 운전자가 전방에 갑자기 뛰어드는 아이를 눈으로 확인하는 것에 해당한다. 판단 단계는 인간의 뇌와 같은 영역으로 운전자가 사고를 피하기 위해 속도를 줄일 것인지 방향을 바꿀 것인지 결정하는 과정에 해당한다. 제어 단계는 운전자가 브레이크를 밟거나 핸들을 회전하는 것과 마찬가지로 차량의 브레이크, 엔진, 핸들을 조작하는 것을 말한다. 　이들 각 단계는 센서, 판단기, 액츄에이터 모듈로 동작되며, 각각의 모듈은 하드웨어와 이 하드웨어를 동작시키는 소프트웨어로 구성된다. 각 모듈별로 정도의 차이는 있으나 기술이 성숙단계에 있는 하드웨어와 달리 소프트웨어 기술은 상대적으로 발전될 여지가 많다. 현재는 외부인식의 정확도를 높이기 위한 인식 소프트웨어 분야를 중심으로 기술 개발이 집중되어 있으며, 제어 소프트웨어는 이미 오랜 기간 양산화 과정을 거치며 기술이 안정된 상태다. 향후 센서기술이 성숙단계에 다다르고 시스템 고도화로 정보 처리량이 증가함에 따라 판단 소프트웨어가 전체 시스템의 성능을 결정하는 차별화 요소로 부상할 것으로 예상된다.

2. 판단/제어기술 발전 방향

　성숙 단계에 접어든 제어기술은 자율주행차 구현을 위한 큰 기술적 이슈가 없다. ESC, MDPS, 엔진제어시스템 등은 이미 양산차량에 적용되고 있다. 자율주행차를 구현하는 과정에서도 판단 단계에서 명령을 전달하면, 제어 단계에서는 제어값을 명령에 맞춰 조절하면 되므로 기존의 구현 방식과 크게 다르지 않다. 　반면 판단기술은 자율주행차 구현을 위한 몇 가지 이슈가 존재한다. 상용화된 ADAS 기술은 판단 소프트웨어를 구현하는 것이 크게 어렵지 않았다. 주로 단일 센서가 적용되고 주어진 상황이 단순했기 때문이다. 예를 들어 차선이탈경고시스템(LDWS⁵⁾)은 카메라 센서로 차선을 실시간으로 인지하여 일정한 범위를 벗어날 경우에만 사용자에게 경고하는 시스템이므로, 차선의 이탈여부만 판단하면 되기 때문에 어렵지 않게 구현이 가능했다. 　하지만 자율주행차 구현을 위해 ADAS 기능이 복잡해지면서 판단 단계에서 높은 수준의 소프트웨어 기술이 요구되고 있다. 기존에는 차선을 유지하거나 전방 차량과의 거리를 유지하는 수준이었다면, 향후에는 전방 차량을 추월하는 등 복잡한 기능을 수행할 수 있어야 하기 때문이다. 특히 도심에서는 보행자, 신호등 등 고려대상이 많고, 돌발상황도 많이 발생하기 때문에 도로상황에 대한 차량의 종합적인 판단 능력이 요구되고 있다. 이에 따라 판단기술은 크게 기능통합과 신뢰성 확보라는 2가지 방향으로 발전하고 있다.

1) 센서정보 융합과 통합 ECU 개발

　ADAS의 기능이 고도화되면서 다양한 센서의 정보를 종합적으로 분석하는 센서정보 융합(Fusion)의 필요성이 커지고 있다. 기존에 상용화된 ADAS 기능들은 직선주행을 우선적으로 고려하여 설계되었기 때문에 전방 차량이나 장애물에만 대응하였다. 따라서 차량 전면부에 카메라 또는 레이더 센서만을 장착하여도 충분히 원하는 기능을 구현할 수 있었다. 　하지만 최근 완성차업체들은 고속도로 및 주차장에서 자율주행할 수 있는 제한적 자율주행차를 개발하고 있다. 이를 위해서는 차량이 스스로 차선을 변경하는 등 좌우방향으로 움직임을 제어해야 하며, 운전자의 상태를 실시간으로 모니터링 해야 한다. 이는 차량의 전후면부, 측면부 및 내부에 수 많은 센서가 장착되어야 하며 각 센서의 정보들이 실시간으로 분석되어야 한다는 것을 의미한다. 　완성차 및 부품업체들은 시스템의 정확성과 효율성을 높이기 위해 다양한 센서로부터 입력되는 정보를 종합적으로 분석하고 있다. 예를 들어 차량 간 추월상황시 차량은 스스로 전후방의 카메라 센서로 전방위 차선의 상황을 확인하는 동시에, 레이더 센서로 주변 차량과의 거리 및 상대속도를 실시간으로 확인하여 차선을 변경한다. 이처럼 단일 센서만으로는 구현이 어려운 기능들이 향후 센서정보 융합을 통해 구현될 수 있을 전망이다. 　완성차 및 부품업체들은 판단기 모듈의 통합도 진행하고 있다. 시스템의 수가 늘어나면서 각각의 ECU를 연계시키는 것이 점차 복잡해지고 있기 때문이다. 또한 하나의 ECU로 구현하게 되면 중첩되는 소프트웨어를 통합할 수 있어 복잡도도 낮아지고, 원가 측면에서도 유리하다. 이에 업체들은 하나의 판단 ECU로 ESC(제동/엔진 제어), MDPS(조향 제어) 등을 종합적으로 구현하기 위해 노력하고 있다. 　예를 들어 기존에는 차선유지보조시스템의 판단기와 스마트크루즈컨트롤의 판단기가 개별적으로 ESC에 명령을 전달하여 브레이크를 제어했다. 그러나 향후에는 하나의 판단기가 주행환경에 대한 종합적인 판단을 내리고 브레이크를 제어하는 방식으로 구현될 것이다.

2) 신뢰성 확보

　ADAS는 운전자의 안전과 직결되므로 시스템의 신뢰성 확보가 가장 중요한 이슈이다. 최근 완성차업체들이 개발하고 있는 제한적 자율주행차의 특징은 안전사고의 책임이 운전자에게서 시스템으로 넘어가는 것이다. 따라서 완성차업체는 운전자의 안전을 100% 보장할 수 있는 ADAS 개발이 필수적이다. 　우선 신뢰성 확보를 위해서는 다양한 주행환경에서의 테스트가 요구된다. 사람과 달리 ADAS는 사전에 정의된 위험에는 반응할 수 있지만 돌발상황에 대해서는 적합한 대응이 어렵다. 따라서 고속도로, 도심, 주차장 등에서 자율주행 기술이 실현되기 위해서는 수천에서 수만 패턴의 상황에 대처가 가능하도록 다양한 상황에 대한 테스트가 필요하다. 예를 들면 전방에 공사현장이 있을 경우, 차량이 갑자기 끼어드는 경우 등의 시나리오를 설계하고 검증할 필요가 있다. 이처럼 다양한 패턴을 검증하기 위해서는 공공도로 실험이 필요하며 조기에 실험을 개시한 업체가 기술 개발에 유리하다. 　또한 일부 정보의 오류를 감안하여 두 개 이상의 센서를 중복(redundancy)으로 사용하여 시스템을 구축하는 방법이 있다. 현재 기술 수준으로는 단일 센서가 정확도를 100% 보장하지 못한다. 하지만 두 개 이상의 센서를 사용하면 크로스 체크(Cross Check)가 가능하다. 예를 들어 악천후로 카메라가 전방의 장애물을 인지하지 못했을 경우, 날씨의 영향을 받지 않는 레이더가 전방의 물체를 감지함으로써 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다. 　더불어 안전표준에 따른 소프트웨어 개발이 필요하다. 대표적인 자동차 기능 안전표준으로는 ISO26262가 있다. ISO26262는 전장부품의 오류로 인한 사고를 미연에 방지하기 위해 국제표준화기구(ISO)가 2011년에 제정한 표준이다. ISO26262 인증을 받기 위해서는 완성차/부품업체가 시스템 개발의 모든 과정에서 부품의 안전성을 검증해야 한다. 따라서 완성차업체 및 부품업체가 경쟁력을 제고하기 위해서는 이러한 안전표준에 맞게 개발할 수 있는 역량 확보가 필요하다.

3. 완성차/부품업체 전략 비교

　ADAS는 센서기술은 물론 차체제어기술, 판단 소프트웨어 등 다양한 요소가 결합된 시스템으로 성능 향상을 위해서는 모든 구성요소가 종합적으로 고려되어야 한다. 이에 따라 완성차업체를 비롯하여 부품업체, 연구소, IT엔지니어링업체 등 다양한 업체가 ADAS 기술 양산화를 위해 협력관계를 구축하고 기술을 공동으로 개발하고 있다. 주로 완성차업체는 전체 시스템의 설계와 사양 확정, 판단 소프트웨어 개발을 담당하며, 부품업체는 센서와 차체제어기술 향상에 집중하고 있다. 　ADAS 기술이 점차 양산화 단계에 진입하고 기술 기반이 확립됨에 따라 업체간 기술 주도권 경쟁이 심화될 조짐을 보이고 있다. 최근 대형 부품업체는 주도권 확보를 위해 인지에서 제어 단계까지 모든 영역을 포괄한 통합솔루션 형태로 ADAS를 공급함으로써 기술의 블랙박스화를 추진하고 있다. 이들 부품업체는 센서와 차체제어기술 노하우를 모두 보유하고 있어 자체적인 시스템 개발에 유리한 기반을 갖추고 있기 때문이다. 　완성차업체는 대형 부품업체의 공세에 대응하여 통합 설계와 판단 소프트웨어 개발 역량 강화로 기술 우위를 유지하기 위해 노력하고 있다. 이를 위해 완성차업체는 개발이 더딘 도심 내 주행과 고속주행 상황에서도 정확한 판단을 내릴 수 있는 시스템 개발에 집중하고 있으며, 센서, 액츄에이터 모듈을 통합제어하는 방식으로 시스템 설계를 변경하기 위한 연구를 진행하고 있다. 　IT업체는 현재 인포테인먼트 영역에 한정된 운영체계(OS) 플랫폼 적용을 자율주행차 영역으로 확대하기 위한 움직임을 강화하고 있다. 또한 IT엔지니어링업체는 복잡해지는 소프트웨어를 효율적으로 검증할 수 있는 개발 툴을 출시하여 완성차/부품업체의 소프트웨어 개발을 지원하고 있으며, 일부 소프트웨어 개발을 외주받아 자체 설계, 구현하는 경우도 증가하고 있다.

1) 완성차업체

　완성차업체들은 판단분야의 기술력을 내재화하는데 역량을 집중하고 있다. 인지/제어분야는 전자 및 전문 부품업체들이 개발 주도권을 확보하기 유리한 분야인 반면, 판단분야는 차량 전반에 대한 정보를 분석해야 하므로 부품업체들이 진입하기 어렵기 때문이다. 또한 판단 분야의 소프트웨어 설계능력이 전체 자율주행 시스템의 성능을 좌우하면서 블랙박스화될 가능성이 있다. 이에 따라 선진 완성차업체들은 내, 외부 역량을 활용하여 판단 분야의 독자기술을 확보하려고 노력하고 있다. 　독일 완성차업체들이 자율주행차 양산기술에서 가장 앞서고 있다. 도요타 등 일본 완성차업체들도 일찍이 자율주행차 기술을 개발해 왔으나 양산화 측면에서는 독일업체에 비해 뒤쳐진 상황이다. 반면 독일 완성차업체들은 독자적인 기술을 보유하는데 가장 적극적이다. 특히 벤츠는 완성차업체들 중에서 가장 앞선 기술을 보유한 것으로 평가받는다. 벤츠의 경쟁력은 전체 시스템을 구성하는 소프트웨어 구조, 센서정보 융합에 대한 판단 알고리즘을 독자적으로 설계할 수 있는 능력이다. 이러한 능력을 바탕으로 벤츠는 부품업체와 협력에서도 개발을 주도할 수 있으며, 시스템 목적에 따라 부품업체를 자유롭게 선정할 수 있다. 　주요 완성차업체들은 자율주행차 관련 소프트웨어 경쟁력을 확보하기 위해 대학연구소와 협력하고 있으며, 우수 IT인력을 활용하기 위해 미국 실리콘밸리에 진출하여 연구를 수행하고 있다. 일본 3사 중 닛산은 MIT, 스탠포드, 옥스포드, 동경대와 공동연구를 진행하고 있다. 또한 소프트웨어 경쟁력 강화를 위해 올해 초 실리콘밸리의 연구기능을 강화하고 있다. 포드는 IBM과 협력관계를 체결하여 소프트웨어 개발을 강화하고 있으며, MIT,스탠포드대 연구소와 공동으로 판단 알고리즘에 대한 연구를 진행하고 있다.

2) Tier 1 부품업체

　대형 부품업체들은 ADAS 통합솔루션 개발에 집중하고 있다. 기존 하드웨어 중심의 부품 모듈은 완성차업체가 결정한 모델, 사양에 따라 개발이 진행되므로 부품업체들이 전체 시스템을 독자적으로 개발하기 어려웠다. 하지만 ADAS는 하드웨어뿐만 아니라 전체 시스템을 구현하는 소프트웨어가 중요하여 부품업체들의 독자 개발 경향이 강해지고 있다. 　차체제어 기술을 보유한 대형 부품업체들은 통합솔루션 기술을 확보하기 위해 판단기술 역량을 강화하고 있다. ADAS 기술을 공급할 수 있는 부품업체는 기반 기술인 차량자세제어장치(ESC)를 공급할 수 있다. 이러한 부품업체들은 센서/제어기술에 대한 역량이 우수하므로 판단기술 보완을 통해 전체 시스템 구축이 가능하다. 특히 콘티넨탈, 보쉬 등 독일계 대형 부품업체들은 차체제어 및 센서기술을 기반으로 ADAS 솔루션 개발에 적극적이다. 이러한 부품업체들은 경로생성 등 판단분야에서 기술 역량을 강화하고 있다. 　대형 부품업체들은 통합솔루션 기술 확보를 통해 완성차업체에 대한 협상력을 강화할 수 있다. ADAS는 안전성에 대한 신뢰성 확보가 매우 중요하다. 따라서 부품업체들이 신뢰성이 검증된 시스템을 일괄적으로 공급할 수 있게 된다면 완성차업체들은 자체 개발보다 부품업체의 시스템을 그대로 적용할 가능성이 크다. 이런 시스템의 특성을 고려한 부품업체들은 통합솔루션 개발, 공급을 통해 납품 단가를 높이면서 이익을 개선하려 하고 있다. 　통합솔루션 개발에 가장 적극적인 업체는 독일의 콘티넨탈이다. 콘티넨탈은 ADAS시스템을 단계별로 고도화시키는 방향으로 통합형 기술을 개발하고 있다. 1단계로 고속도로 저속주행에 적용할 수 있는 ADAS시스템을 2016년에 상용화할 예정이다. 그리고 2020년까지 고속도로 고속주행에서도 적용할 수 있는 ADAS 기술을 BMW와 공동으로 개발하여 2025년에는 운전자의 개입이 전혀 없는 완전한 형태의 자율주행기술을 실현시킬 계획이다. 　콘티넨탈은 이런 목표 달성을 위해 조직을 전문화하고 인력, 기술에 대한 투자를 강화하고 있다. 콘티넨탈은 2012년 ADAS 전용 사업부를 신설하여 1,250명의 인력을 배치하였다. 그리고 소프트웨어 전문인력 확보를 위해 실리콘밸리에 개발 조직을 별도로 설립하여 구글의 자율주행차 개발 인력을 영입하기도 하였다. 작년 ADAS 기술개발 투자액은 1.3억 달러에 이르고 있다. 　보쉬도 콘티넨탈과 유사한 목표를 가지고 ADAS 기술을 강화하고 있다. 보쉬는 일찍부터 판단기술의 정확성을 높이기 위해 다양한 운전 패턴 데이터를 축적하고 있다. 2011년 자율주행 프로젝트팀을 결성하고 2013년 초부터 독일과 미국 고속도로에서 주행 데이터 축적을 위한 실증 실험을 진행 중이다. 　또한 소프트웨어 개발 효율성을 높이기 위해 소프트웨어 플랫폼 구축과 연구 인력 확보를 추진하고 있다. 보쉬는 IBM과 함께 소프트웨어 플랫폼을 공동으로 개발하고 있다. 또한 인도에 차량용 소프트웨어 개발에 특화된 연구개발센터를 설립하여 소프트웨어 인력을 확보하고 있다. 보쉬는 이러한 투자를 바탕으로 2015년 주차지원시스템, 2020년에 고속도로 자율주행 시스템을 상용화할 계획이다.

3) IT업체

IT업체들은 소프트웨어 기술을 바탕으로 자율주행차 소프트웨어 분야에 진입하고 있다. 구글은 2010년부터 자율주행차를 개발하고 있으며 총 80만km가 넘는 주행경험을 통해 다양한 상황에 대한 데이터와 알고리즘 개발 역량을 축적하였다. 구글이 자율주행차 시장에 진출하는 목적은 차량용 OS 선점에 있다. 차량용 OS는 인포테인먼트, 파워트레인/섀시/차체 영역으로 구분된다. 이 중 구글은 안전에 영향이 없는 인포테인먼트 OS 시장에 우선적으로 진입하였고, 향후 안전 분야 OS로 확대하기 위해 자율주행차 기술개발에 나서고 있다. 구글은 로봇 OS 개발을 위해 지난해 보스턴다이나믹스, 메가 로보틱스 등 8개의 로봇업체를 인수하고, 모바일 OS ‘안드로이드’ 개발을 총괄했던 앤디 루빈 부사장을 책임자로 임명하였다. 로봇용 OS는 자율주행차용 OS로 활용이 가능하여 향후 구글은 로봇 OS 개발 역량을 자율주행차용 OS 개발에 차용할 가능성이 있다. 또한 구글은 우수한 소프트웨어 역량을 바탕으로 판단 분야로 기술범위를 확대하고 있다.

소프트웨어의 개발 효율성을 높이기 위해 IT 엔지니어링업체의 역할이 중요해지고 있다. 기존 IT엔지니어링업체는 완성차/부품업체가 설계한 소프트웨어를 외주 개발하는 역할을 수행하였다. 하지만 완성차/부품업체들이 소프트웨어 개발에 대한 부담이 증가하면서 IT엔지니어링업체의 개발 권한을 강화시키고 있다. 소프트웨어 설계는 시스템과 모듈로 구분되는데, 완성차/부품업체는 시스템 설계에 집중하고 모듈 개발은 IT엔지니어링업체에게 발주하고 있다. 최근 벤츠는 IT엔지니어링업체 일렉트로비트(Elektrobit)에게 소프트웨어 모듈의 모든 개발 권한을 위임하여 개발의 효율성을 높이고 있다. 또한 IT엔지니어링업체는 소프트웨어 개발 툴을 개발하여 고객의 소프트웨어 개발 시간과 비용을 줄여주고 있다. 개발 툴은 소프트웨어 개발 초기단계에서 오류를 최소화시켜 주고 사전 검증을 통해 신뢰성을 조기에 구축시켜 준다.

출처 : 언론자료종합

4. 시사점

　국내 완성차업체는 개발 주도권을 확보하기 위해 통합 설계를 위한 소프트웨어 경쟁력을 확보해야 한다. ADAS 전체 시스템 기술이 소수의 대형 부품업체에 집중되면 국내 완성차업체는 대형 부품업체들에 의존해서 자율주행차를 양산해야 하기 때문이다. 해외 대형 부품업체의 개발, 공급 권한의 강화는 국내 완성차업체의 상품 차별화와 원가 경쟁력 제고를 저해할 수 있는 요인이다. 이에 대응하여 국내 완성차업체는 판단 소프트웨어 기술 확보에 역량을 집중할 필요가 있다. 　장기적으로 소프트웨어 경쟁력을 높이기 위한 인력도 확보해야 한다. 현재 국내에는 소프트웨어 고급 개발인력이 부족한 상황이다. 따라서 국내 인력 육성과 더불어 해외에서 소프트웨어 개발 체계를 구축할 필요가 있다. 또한 소프트웨어 알고리즘 분야는 대학 연구소에서 연구가 활발하므로 산학 연계를 통해 완성차업체의 소프트웨어 경쟁력을 높일 수 있을 것이다. 　국내 부품업체들은 소프트웨어를 통해 요소기술의 품질을 높여야 한다. ADAS의 성능을 높이기 위해서는 인지-판단-제어 각 영역의 요소기술 신뢰성이 뒷받침되어야 한다. 최근 하드웨어보다 소프트웨어가 요소기술의 신뢰성에 미치는 영향이 커지는 추세이다. 따라서 국내 부품업체는 각 요소기술의 정밀도를 높이는 소프트웨어 개발 역량을 확보할 필요가 있다. 　향후 국내 부품업체가 통합솔루션 업체로 성장하기 위해서는 완성차업체와의 긴밀한 협력체계를 구축해야 한다. 개발 인력이 부족한 국내 부품업체가 모든 영역의 기술력을 향상시키는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 완성차업체와의 공동개발체계에서 시스템, 모듈 개발의 역할을 구분하여 인력의 개발 효율성을 높여야 할 것이다. 특히 소프트웨어 분야는 완성차업체와 부품업체가 중복적으로 연구하는 경우가 많다. 따라서 완성차업체와 부품업체의 소프트웨어 인력이 공동 개발할 경우 개발의 효과를 극대화할 수 있을 것이다.

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1) Anti-lock Brake System: 급제동시 브레이크를 전자 제어하여 미끄러짐을 방지 2) Electronic Stability Control: ABS, 엔진제어 등 기능을 통합하여 차량자세 안정화 3) Motor Driven Power Steering: 모터의 힘으로 조향 각도 조절 4) Smart Cruise Control: 앞차와의 간격을 고려하여 속도가 조정되는 시스템 5) Lane Departure Warning System